APLIKASI TRANSAKSI VOUCHER MENGGUNAKAN R

APLIKASI TRANSAKSI VOUCHER
MENGGUNAKAN RFID DAN FINGERPRINT
Andi Prasetyo 1), Setiawardhana, S.T 2), Fernando Ardilla, S.ST 2)
Mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi 1), Dosen Jurusan Teknologi Informasi PENS-ITS 2)
Jurusan Teknik Informatika
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111
Telp. 031-5947280, 031-5946114, Fax : 031-5946114
e-mail : cilz_attack@yahoo.com

ABSTRAK
Pada zaman sekarang yang modern dan telah diterapkannya teknologi untuk kehidupan sehari-hari.
Maka manusia telah dimanjakan dengan fasilitas dan pelayanan publik yang cepat dan handal. Tetapi di
Indonesia kita masih sering menemui berbagai pelayanan publik ataupun suatu sistem transaksi baik
pembayaran maupun pembelian yang masih kurang baik, dalam arti masih adanya antrian panjang dan
pelayanan yang terlalu lama. Untuk menghindari hal tersebut maka dibuatlah berbagai sistem yang bertujuan
meningkatkan dalam proses transaksi atau pembayaran dalam hal keefisienan waktu. Pada sistem ”Aplikasi
Transaksi Voucher Menggunakan RFID dan Fingerprint” akan memberikan kemudahan dan keamanan dalam
bertransaksi. Di sini RFID digunakan sebagai pengganti uang dalam bertransaksi sehingga memudahkan
dalam bertransaksi. Sedangkan teknologi fingerprint digunakan sebagai autentifikasi data kepemilikan kartu

yang lebih akurat dan aman. Sebelumnya kartu RFID harus didaftarkan terlebih dahulu agar bisa digunakan.
Dalam proses pendaftaran user memasukkan data personal juga data sidik jari melalui fingerprint reader. Data
sidik jari disini akan melalui proses thresholding, thinning dan proses ekstraksi fitur menggunakan minutiae.
Data sidik jari tersebut digunakan untuk proses authentikasi dalam transaksi. Pada sistem ini proses
authentikasi yang cocok sebesar 72% dengan nilai error yang didapatkan senilai 28%.
Kata kunci: RFID, fingerprint, minutiae

1.

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang
Saat ini berbagai fasilitas dan pelayanan
publik sangatlah diperlukan masyarakat dalam
kehidupan sehari-hari. Sementara itu jumlah
penduduk di Indonesia sangatlah banyak, maka
diperlukan pelayanan publik yang cepat agar dapat
terhindar dari antrian yang panjang. Namun saat ini
masih sering kita jumpai berbagai pelayanan publik
ataupun suatu sistem transaksi baik pembayaran

maupun pembelian yang masih kurang baik, dalam
arti masih adanya antrian panjang dan pelayanan
yang terlalu lama. Untuk menghindari hal tersebut
maka dibuatlah berbagai sistem atau aplikasi yang
bertujuan meningkatkan dalam proses transaksi atau
pembayaran dalam hal keefisienan waktu.
Pada pengimplementasian sistem transaksi ini
digunakan RFID (smart card) yang akhir – akhir ini
mulai berkembang dan fingerprint untuk sistem
keamanannya. Disini kita menggunakan dua
teknologi sekaligus karena dalam sistem ini

diharapkan mampu menjadi suatu aplikasi yang
benar-benar mudah dan aman.
Penulisan proyek akhir ini akan membahas
tentang pengaplikasian teknologi RFID dan
fingerprint sebagai alat transaksi yang mudah dan
aman. Dalam proyek akhir ini teknologi RFID
digunakan sebagai pengganti uang dalam
bertransaksi

sehingga
memudahkan
dalam
bertransaksi dan dapat meminimalisasi proses
transaksi serta dapat menghindarkan dari pencurian
atau kehilangan. Sedangkan teknologi fingerprint
digunakan sebagai autentifikasi data kepemilikan
kartu
yang
lebih
akurat
dalam
sistem
autentifikasinya sehingga kalaupun kartu RFID
tersebut dicuri atau hilang si pencuri atau penemu
kartu RFID tersebut tidak bisa menggunakannya
tanpa adanya sidik jari dari pemilik kartu.
1.2. Perumusan Masalah
Dari latar belakang masalah yang telah
penulis paparkan, maka penulis mencoba untuk

1

mengembangkan sebuah sistem transaksi yang
mudah dan aman. Adapun beberapa permasalahan
yang ada dalam mengembangkan sistem keamanan
ini yaitu:
1. Bagaimana sistem dibentuk sedemikian rupa
sehingga para pelaku transaksi dapat
melakukan
transaksisi
menggunakan
smartcard RFID.
2. Bagaimana merancang sistem pengenalan
sidik jari dari fitur sidik jari pemilik kartu
RFID dan menggunakan sidik jari untuk
authentikasi pemilik kartu berdasarkan data
konfigurasi yang diambil dari basisdata.
3. Bagaimana menetukan tingkat keakuratan /
persentase keakuratan dari metode Minutiae

dalam mengenali suatu sidik jari.
4. Mengintegrasikan sistem RFID dan
fingerprint untuk membentuk suatu sistem
transaksi yang mudah dan aman.
1.3. Tujuan
Tujuan dari proyek akhir ini adalah membuat
suatu aplikasi transaksi voucher menggunakan RFID
sebagai pengganti uang dan fingerprint sebagai
pengaman.
Adapun
manfaat
dengan
dikembangkannya sistem ini adalah mempercepat
proses transaksi dan meningkatkan keamanan dalam
proses transaksi.

1.4.
1.
2.
3.

4.
5.

6.
7.

2.

Batasan masalah
Batasan-batasan sistem ini antara lain:
pembaca smart card yang digunakan berjenis
ACR120U dengan jarak maksimum yang
masih dapat dijangkau ± 5 cm.
Setiap RFID smart card hanya menyimpan
satu data pemilik saja.
Citra sidik jari harus dalam keadaan normal
atau tidak cacat.
Posisi pada waktu mengambil sampel sidik
jari adalah sama.
Suatu sidik jari dapat dikenali jika data

sidikjari sudah tersimpan di dalam database
(titik jarak minusi / data sidik jari sama
dengan data di dalam database).
Sidik jari yang digunakan sebagai sample
maupun dalam sistem pengenalanan pada
aplikasinya adalah ibu jari kanan.
Untuk
mengambil
sample
maupun
menjalankan
aplikasi
menggunakan
hardware alat fingerprint.

LANDASAN TEORI
Teori yang diperlukan untuk pembuatan
software / program ini antara lain :

2.1 Radio-Frequency Identification (RFID)

RFID merupakan sebuah teknologi compact
wireless yang diunggulkan untuk mentransformasi
dunia komersial. RFID adalah sebuah teknologi
yang memanfaatkan frekuensi radio untuk
identifikasi otomatis terhadap obyek-obyek atau
manusia. Kenyataan bahwa manusia amat terampil
dalam mengidentifikasi obyek-obyek dengan kondisi
lingkungan yang berbeda-beda menjadi motivasi
dari teknologi ini.
Secara garis besar sebuah sistem RFID terdiri
atas tiga komponen utama, yaitu tag, reader, dan
basis data (gambar 2.1). Secara ringkas, mekanisme
kerja yang terjadi dalam sebuah sistem RFID adalah
bahwa sebuah reader frekuensi radio melakukan
scanning terhadap data yang tersimpan dalam tag,
kemudian mengirimkan informasi tersebut
ke
sebuah basis data yang menyimpan data yang
terkandung dalam tag tersebut.

Gambar 2.1. Komponen Utama Sistem RFID
2.2 Image Processing
Image processing atau pengolahan citra
digital adalah kegiatan memperbaiki kualitas citra
agar mudah di interpretasi oleh manusia / komputer
dan merupakan suatu proses mengolah dari gambar
asli menjadi gambar lain sesuai dengan keinginan.
Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan
citra menjadi citra lain. Inputannya adalah citra dan
keluarannya juga citra tetapi dengan kualitas yang
lebih baik dari pada citra masukan.

2.2.1
a.

Peningkatan
enhancement)
Thresholding

kulitas

gambar

(image

Thresholding digunakan untuk mengatur
jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Default
yang ada pada Visual Basic adalah 256 atau 28.
Dengan menggunakan thresholding maka derajat
keabuan bisa diubah sesuai keinginan, misalkan
diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka
tinggal membagi nilai derajat keabuan dengan 16
b.

Thinning
Proses ini merupakan proses penipisan alur
sidik jari. Untuk mendapatkan kualitas gambar alur
sidik jari diperkecil sehingga memiliki lebar sebesar
satu piksel.
• Algoritma Thinning Binary Region

Algoritma ini adalah algoritma untuk citra
biner, dimana piksel background citra bernilai 0, dan

2

piksel foreground (region) bernilai 1. Algoritma ini
terdiri dari beberapa iterasi, dimana setiap iterasinya
terdiri dari 2 langkah dasar yang diaplikasikan
terhadap titik contour (titik batas) region. Titik
contour ini dapat didefinisikan sebagai sembarang
titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki paling
sedikit 1 piksel dari 8-tetangganya yang bernilai 0.
Gambar berikut ini mengilustrasikan titik contour p1
dan 8-tetangganya:
p
9
2
3
p
8
1
4
p
7
6
5

3. PERANCANGAN

DAN
PEMBUATAN
SISTEM
Pada tahap ini yang akan dibahas mengenai
konfigurasi sistem secara keseluruhan dan
perancangan tiap-tiap bagian dalam sistem.
3.1 Perancangan Sistem
Perencanaan sistem ini mulai dari
penempatan posisi RFID reader dan fingerprint
reader dengan posisi yang benar dan dihubungkan
dengan komputer yang akan disambungkan kesistem
perangkat lunak.

Langkah pertama dari sebuah iterasi adalah
menandai semua titik contour untuk dihapus, jika
titik contour
tersebut memenuhi syarat-syarat
berikut:
a. 2 < N(p1) < 6
b. S (p1) = 1
c. p2 • p4 • p6 = 0
d. p4 • p6 • p8 = 0
Setelah langkah 1 selesai, langkah 2
diterapkan terhadap titik contour dari hasil langkah 1
sebelumnya, yaitu:
a. 2 < N(p1) < 6
b. S (p1) = 1
c. p2 • p4 • p8 = 0
d. p2 • p6 • p8 = 0

Gambar 3.1. Sistem RFID

Gambar 3.2. Diagram Sistem Fingerprint

2.3 Ekstraksi Minusi
Pada proses ini nantinya akan dideteksi adnya
minusi baik alur percabangan (ridge bifurcation)
ataupun alur pemberhentian (ridge ending ).
Setelah pada proses thinning garis aka diubah
dengan ketebalan satu, maka alur percabangan
ataupun alur pemberhentian dapat dilihat dalam
matriks 3 x 3 piksel. Dengan memposisikan minusi
yang diekstraksi merupakan piksel yang berada
ditengah pada matriks 3 x 3 piksel.

Gambar 2.2. Matriks piksel 3 x 3
Gambar diatas menunjukkan bahwa pada
matriks 3 x 3 dapat dideteksi adanya alur
percabangan ataupun alur pemberhentian. Bila
jumlah piksel adalah yang berawarna hitam adalah
lebih dari dua maka alur tersebut merupakan
percabangan dan jika kurang dari atau sama dengan
dua maka alur tersebut adalah alur pemberhentian.

Gambar 3.3. Algoritma Keseluruhan Sistem

3.2

Arsitektur perangkat keras (RFID
System)
Beberapa hal yang perlu dilakukan berkenaan
dengan perangkat keras antara lain manajemen
memori kartu. Seperti dijelaskan sebelumnya, smart
card yang dipakai berjenis Mifare® MF1 IC S50
yang berukuran 1 KB (1024 byte).

3

3.3 Fingerprint
Di sini akan dijelaskan mengenai sistem
utama pada proses pengenalan fingerprint. Sistem
pada fingerprint tersebut dibagi menjadi dua sistem
yaitu:
a. Sistem Pembelajaran.
b. Sistem Pengenalan.
3.3.1 Sistem Pembelajaran
Pada tahapan ini user terlebih dahulu
registrasi untuk mendapatkan biodata dari pemilik
sidik jari. Setelah user mendaftar, sidik jari diambil
menggunakkan fingerprint, image / citra sidik jari
akan di Enhancement (perbaikan citra) dengan cara
di tresholding, thinning untuk penipisan alur sidik
jari. Hasil dari proses thinning ini akan diekstraksi
dengan
ekstraksi
Minutiae(minusi),
setelah
mendapatkan titik minusi, maka hitung jarak antar
titik minusi tersebut. Data hasil jarak antar titik
tersebut nantinya akan dijadikan data input untuk
proses pengenalan.

Gambar 3.5. Algoritma Sistem Pengenalan.
3.4 Image Enhancement
Image Enhancement ini merupakan proses
untuk memperbaiki image / citra sidik jari pada
tahap ini dilakukan dua (2) tahap, yaitu:
a. Tresholding
b. Thinning
3.4.1 Tresholding
Image / citra sidik jari yang telah diambil,
selanjutnya mengalami proses threshold untuk
memperjelas alur sidik jari. Proses ini sangat
berguna jika image yang didapat, terdapat warna
pixel yang tidak jelas (blok hitam).

3.4.2 Thinning

Gambar 3.4. Algoritma Pada Sistem Pembelajaran
3.3.2 Sistem Pengenalan
Pada tahapan ini langkah – langkahnya
hampir sama seperti pada sistem pembelajaran tetapi
yang membedakan adalah user tidak lagi perlu
mendaftar.
Sidik jari diambil menggunakkan fingerprint,
image / citra sidik jari akan di Enhancement
(perbaikan citra) dengan cara di tresholding,
thinning untuk penipisan alur sidik jari. Hasil dari
proses thinning ini akan diekstraksi dengan ekstraksi
Minutiae/minusi, setelah mendapatkan titik minusi,
maka hitung jarak antar titik minusi tersebut. Data
hasil jarak antar titik tersebut nantinya akan
dibandingan dengan ciri yang ada dalam database
menggunakan metode Ecludean Distance. Jika hasil
dari Ecludean sama dengan nol (0) atau error kurang
dari 20 % maka sidik jari dianggap cocok.

Algoritma thinning Yang digunakan pada
penelitian ini adalah Zhang – Suen. Algoritma ini
adalah salah satu algoritma thinning yang cukup
populer dan telah digunakan sebagai suatu basis
perbandingan untuk thinning. Algoritma ini cepat
dan mudah diimplementasikan.
Setiap iterasi dari metode ini terdiri dari dua
sub-iterasi yang berurutan yang dilakukan terhadap
contour points dari wilayah citra. Contour point
adalah setiap pixel dengan nilai 1 dan memiliki
setidaknya satu 8-neighbor yang memiliki nilai 0.

3.5 Ekstraksi

3.3.1. Ekstraksi Minutiae
Minutiae / minusi dicari dengan mendeteksi
adanya percabangan saja. Cabang hitam pada suatu
citra biner merupakan ujung hitam pada citra biner
inversnya. Thinning dilakukan pada object hitam
dari citra biner, sehingga hasil penulangan suatu
citra akan berbeda dengan hasil penulangan citra
inversnya. Selain itu proses tersebut dapat mengatasi
kerusakan pada citra yang mengakibatkan hilangnya
minusi.

4

Hasil penulangan adalah garis dengan
ketebalan satu pixel, sehingga percabangan pada
garis tersebut dapat dilihat pada matriks pixel 3 x 3
pixel. Pada citra thinning adanya percabangan
dideteksi dengan cara menelusuri setiap pixel hitam
pada citra yang delapan titik tetangganya sesuai
salah satu dari dua belas (12) matriks 3 x 3 pixel
yang merupakan konfigurasi dari matriks
percabangan. Minusi yang diperoleh dari
penulangan citra biner awal merupakan alur cabang
(ridge bifurcation), sedangkan minusi yang
diperoleh dari penulangan citra biner hasil inversnya
merupakan alur berhenti (ridge ending).
3.3.2.

Ekstraksi Daerah Minusi / Jarak
Pada proses ekstraksi minusi semua minusi
dideteksi lalu minusi – minusi tersebut kemudian
ditandai dengan diberi titik pada tiap minusi.
Sehingga hasil dari proses ekstraksi minusi adalah
beberapa titik yang menandai adanya minusi baik
jalur percabangan (ridge bifurcation) maupun alur
perhentian (ridge ending). Kemudian tiap – tiap
minusi diekstraksi untuk mendeteksi tetanganya.
Dengan memposisikan salah satu minusi (yang
diekstraksi) berada di tengah, sedangkan yang
disekitarnya merupakan minusi – minusi tetangga.
Jarak minusi tetangga nantinya akan bervariasi ada
yang dekat dan ada yang jauh. Data awal / jarak ini
dijadikan sebagai inputan / sumber data yang akan
digunakan sebagai ciri pembanding.
4.

PENGUJIAN DAN ANALISA
Pada perangkat lunak ini terbagi menjadi tiga
sistem yang saling berhubungan yang didasarkan
pada perangkat keras yang ada dan sistem utama
yang ada pada aplikasi ini.
Sistem tersebut adalah:
1. Sistem pada smartcard-FRID
2. Sistem transaksi.
3. Sistem pada fingerprint.

4.1.1

Tahap
Pengujian
Sistem
Pada
Smartcard-RFID
Pada sistem ini terbagi lagi menjadi beberapa
proses antara lain proses koneksi port, proses
pengecekan kartu RFID, serta proses pendaftaran
kartu RFID.
Proses koneksi port akan dijalankan pada
awal program berjalan saat menu utama muncul.
Pada proses ini kita diharuskan memilih port yang
akan digunakan untuk koneksi kemudian dilakukan
pengecekan. Bila proses ini berhasil maka ditandai
tampilnya pada ListText beberapa informasi
diantaranya port yang digunakan, driver yang
digunakan serta jenis reader dan versinya sepeti
yang terlihat pada gambar berikut:

Gambar 4.1. Koneksi Port Berhasil
Setelah koneksi port berhasil kita tinggal
melakukan proses pengecekan kartu. Pengecekan
dilakukan untuk melihat apakah kartu sudah
terdaftar atau belum. Jika belum maka akan
dilanjutkan dengan proses pendaftaran.
Pada proses ini kita diharuskan mengisi
kolom-kolom pengisian data serta memasukkan data
sidik jari yang berupa jumlah percabangan dan jarak
rata-rata antar cabang untuk disimpan dalam
database yang nantinya akan digunakan sebagai data
pembelajaran.
4.2 Tahap Pengujian Pada Sistem Transaksi
Pada sistem ini terdapat proses transaksi jual
beli. Dalam proses transaksi ini kita tinggal memilih
menu yang ingin kita beli sesuai dengan saldo yang
kita miliki. Jika saldo yang kita miliki tidak
mencukupi maka proses transaksi tidak dapat
dilakukan sampai saldo diisi ulang sampai
mencukupi untuk melakukan proses transaksi.
Setelah proses pengisian ulang saldo berhasil
dan nilai saldo mencukupi untuk melakukan
transaksi. Maka kita bisa melakukan proses
pembayaran. Setelah itu kita harus melakukan proses
maching/pencocokan pada sistem fingerprint untuk
melihat apakah benar kita pemilik dari kartu yang
dipakai untuk pembayaran tersebut.
4.3 Tahap Pengujian Sistem Pada Fingerprint
Inti dari sitem ini sebenarnya adalah untuk
proses matching/pencocokan dalam aplikasi ini.
Proses matching digunakan untuk mencocokan
antara pelaku transaksi dengan kartu yang dipakai
untuk menghindari penyalahgunaan kartu voucher.
Jika pelaku transaksi bukan pemilik kartu maka
kartu tidak akan bisa digunakan. Tetapi jika pelaku
transaksi benar-benar pemilik kartu maka proses
transaksi bisa dilakukan.
• Pengujian Pada Proses Matching:
Sebelumnya data sidik jari dari user
dimasukan di database server. Setiap user harus
daftar dulu dan memiliki saldo yang cukup untuk
bisa melakukan transaksi. Data yang dimasukkan ke
dalam database adalah jumlah cabang dan jarak ratarata antar cabang.
Berikut adalah beberapa percobaan yang
dilakukan pada user dan pada tiap-tiap usernya
dilakukan percobaan sebanyak lima kali untuk
melihat nilai error yang dihasilkan dengan nilai ED
yang berbeda-beda, mulai dari 1, 2 dan 3 yang pada
akhirnya diputuskan untuk memakai ED dengan
nilai 2.

5

 Percobaan dengan nilai ED = 1.
Perc. Cabang
Jarak
Selisih error
1
105.3993
0.791373720
10
3
3
2
13
67.55025
1.101080186
0
3
7
54.59014
1.749052670
8
4
9
133.94184 2.218499439
5
7
66.83674
1.136755638
0

 Percobaan dengan nilai ED = 2.
Perc. Cabang
Jarak
Selisih error
1
105.3993
0.791373720
10
3
3
2
13
67.55025
1.101080186
0
3
7
54.59014
1.749052670
8
4
9
133.94184 2.218499439
5
7
66.83674
1.136755638
0
 Percobaan dengan nilai ED = 3.
Perc. Cabang
Jarak
Selisih error
1
105.3993
0.791373720
10
3
3
2
13
67.55025
1.101080186
0
3
7
54.59014
1.749052670
8
4
9
133.94184 2.218499439
5
7
66.83674
1.136755638
0

dibayarkan. Jika saldo kurang mencukupi maka
user diharuskan untuk melakukan pengisian
ulang saldo atau membatalkan transaksi.

Cocok
Y
T
T
T
T

Cocok
Y
Y
Y
T
Y

4.6 Tahap Matching dengan Fingerprint
Dari percobaan-percobaan sebelumnya bisa
diambil kesimpulan bahwa dalam proses
matching pada proyek akhir ini kita mendapatkan
tingkat kecocokan yang berbeda jika kita
memakai nilai ED yang berbeda. Untuk nilai ED
= 1 hasil pencocokan masi kurang maksimal dan
hanya sedikit yang bisa dianggap cocok.
Sedangkan pada nilai ED = 3 kita bisa
mendapatkan
nilai kecocokan yang besar,
namun dengan toleransi nilai error sebesar itu
memungkinkan user lain yang seharusnya tidak
boleh cocok menjadi cocok. Oleh karena itu nilai
ED = 2 dianggap paling tepat untuk nilai acuan
dalam pencocokan, karena hasil yang cocok
lumayan besar, yaitu sekitar 72% dan juga
toleransi untuk nilai errornya yang tidak
memungkinkan untuk user lain bisa cocok.
5.

Cocok
Y
Y
Y
Y
Y

Dari percobaan-percobaan di atas dapat kita
lihat bahwa dalam proses matching pada proyek
akhir ini kita mendapatkan tingkat kecocokan yang
berbeda jika kita memakai nilai ED yang berbeda.
Dari percobaan itu pula kita mengambil nilai ED=2
sebagai acuan karena toleransi error tidak terlalu
sedikit, dan juga tidak terlalu berlebihan, sehingga
tingkat kecocokan akurat dan spesifik.
4.4 Analisa
4.4.1 Tahap Authentikasi dengan RFID
Authentifikasi RFID dapat berjalan dan
dapat teridentifikasi dengan akurat bila jarak nya
tidak lebih dari 7 cm , serta dengan maksimum
reader RFID hanya dapat membaca 4 kartu
walaupun system akan menolak bila ada
authentifikasi kartu yang lebih dari 2 kartu.
4.5 Tahap Aplikasi Transaksi
Dari hasil pengujian didapat bahwa
transakasi dapat dilakukan dengan nilai saldo
yang lebih besar dari nilai transaksi yang harus

KESIMPULAN
Dari hasil uji coba sistem yang dilakukan
dapat diperoleh beberapa kesimpulan antara lain:
• Dengan adanya proses transaksi dengan
menggunakan RFID dan Fingerprint ini para
pelaku transaksi dimudahkan dengan tanpa
harus membawa uang tunai dan aman karena
kartu RFID hanya bisa dipakai oleh pemiliknya
sendiri.
• Proses transaksi dapat dilakukan dengan mudah
hanya dengan mendekatkan kartu ke pembaca
RFID, dan semuanya akan berjalan otomatis,
dari pencatatan transaksi hingga pelaporannya.
• Sidik jari digunakan sebagai ID / bahan
autentifikasi untuk mengecek kepemilikan
kartu RFID.
• Ketepatan pencocokan dipengaruhi oleh letak
pengambilan sidik jari pada fingerprint.
Pencocokan akan berhasil jika semua titik
minusi / percabangan tercover dan titik minusi
yang tercover tersebut sama dengan titik yang
ada di dalam database.
• Tingkat keberhasilan yang diperoleh pada
proses matching sidik jari adalah 72% dengan
error 28%.

6.

REFERENSI
[1] Antonius Aditya Hartanto. 2002. Teknologi
SmartCard dan Impian di Masa Depan.
http://onno.vlsm.org/v11/ref-ind-1/physical/
SmartCardDream.rtf
[2] United States Government Accountability
Office. 2005. Information Security: Radio

6

Frequency Identification Technology in the
Federal Government. http://www.gao.gov/
new.items/d05551.pdf [diakses 2 Januari
2009].
[3] __________.
Radio
Frequency
Identification
(RFID)
Systems.
http://www.epic.org/privacy/rfid/ [diakses 2
Januari 2009].
[4] Wikipedia.org, The Free Encyclopedia.
Smart
Card.
http://en.wikipedia.org/wiki/Smart_card.
[diakses 7 Desember 2008]
[5] Advanced Card Systems Ltd. 2006.
ACR120 Technical Specifications. Hong
Kong.
[6] Advanced Card Systems Ltd. 2006.
ACR120 SDK User Manual. Hong Kong.
[7] Alexander Hengky Mangkulo, “Belajar
Sendiri aplikasi Database Menggunakan
ADO VB 6.0 dan SQL Server 2000”,
PT.Elex Media Komputindo, jakarta, 2004
[8] Basuki Achmad, Jozua F. Palandi,
Fatchurrochman,
“Pengolahan
Citra
Digital Menggunakan Visual Basic”, 2005,
Graha Ilmu, Yogyakarta
[9] Drini,
“Ecludean
Distance”,
http://planetmath.org/encyclopedia/Euclide
anDistance.html, 2002
[10] Wibowo Luluk, “Pengenalan Sidik Jari
Dengan Metode Ekstraksi Minusi Sub Judul
Pengolahan Gambar”, Proyek Akhir, 2002
[11] http://www.planetsource.com
[12] Nanang Fakhrur Rozi, “Aplikasi RFID
Untuk Pembayaran TOL”, PENS-ITS,
2008.
[13] Ahmad
Dzakky
Shufi,
“Sistem
Authentikasi
Pemakaian
Internet
Menggunaka Sidik Jari”, PENS-ITS, 2008.

7